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基于径向基函数神经网络与扩张状态观测器的无人直升机控制
引用本文:侯捷,陈谋,刘楠.基于径向基函数神经网络与扩张状态观测器的无人直升机控制[J].控制理论与应用,2021,38(9):1361-1371.
作者姓名:侯捷  陈谋  刘楠
作者单位:南京航空航天大学,南京航空航天大学,南京航空航天大学
基金项目:国家自然科学基金项目(61803207)、江苏省重点研发计划(社会发展)项目(BE2020704)和江苏省“333高层次人才培养工程”科研项目(BRA2019051)资助
摘    要:针对具有系统不确定和外部干扰的无人直升机飞行控制问题,提出了一种基于神经网络和扩张状态观测器的控制方法.利用神经网络逼近系统的不确定性,引入扩张状态观测器对神经网络的逼近误差和系统外部干扰进行估计.基于神经网络和扩张状态观测器的输出,对无人直升机的主旋翼挥舞角、姿态角速率、姿态角、速度与位置系统分别进行了控制器设计,以增强系统鲁棒性和抗干扰能力.同时,引入动态面控制方法以避免对虚拟信号进行直接求导,并通过李雅普诺夫方法分析了闭环控制系统的稳定性.最后使用无人直升机数据进行仿真验证,结果表明设计的控制律能使无人直升机有效跟踪控制指令,具有良好的稳定性与鲁棒性.

关 键 词:无人直升机    飞行控制    动态面控制    神经网络    扩张状态观测器
收稿时间:2020/9/17 0:00:00
修稿时间:2021/3/2 0:00:00

Unmanned helicopter control based on radial basis function neural network and extended state observer
HOU Jie,CHEN Mou and LIU Nan.Unmanned helicopter control based on radial basis function neural network and extended state observer[J].Control Theory & Applications,2021,38(9):1361-1371.
Authors:HOU Jie  CHEN Mou and LIU Nan
Affiliation:Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Abstract:
Keywords:unmanned helicopter  flight control  dynamic surface control  neural networks  extended state observer
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